摘要
本发明提出一种基于多模态影像迁移的超声图像增强方法、系统及介质,其中方法包括获取多模态影像数据;对超声影像数据和CT/MRI影像数据进行空间对齐,得到配准后的CT/MRI影像数据;将配准后的CT/MRI影像数据转换为具有超声风格的伪超声影像数据;采用完成训练的双路解剖‑纹理融合增强网络对获取的超声影像数据进行增强处理,融合生成增强后的超声影像数据。本发明融合物理成像模型与深度学习的跨模态影像增强技术,通过构建CT/MRI到超声的联合表征空间,将高分辨率解剖结构信息迁移至超声成像系统,显著提升超声图像的空间分辨率和组织对比度,适用于术中实时导航、介入治疗及临床诊断等场景。